RUÍDOS E VIESES: COMO TORNAR A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL MAIS CONFIÁVEL

 RUÍDOS E VIESES: COMO TORNAR A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL MAIS CONFIÁVEL
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Será que 1 + 1 é sempre 2 para o nosso cérebro? 

Na matemática básica, com certeza. Mas agora, se duas pessoas receberem as mesmas informações, será que elas tomariam sempre a mesma decisão? 

Bom, não. Diversos fatores afetam a nossa tomada de decisões, desde os nossos vieses e o resultado de experiências anteriores até fatores mais subjetivos, como o nosso humor. 

Nesse sentido, não necessariamente duas pessoas tomam as mesmas decisões, mesmo tendo se baseado nas mesmas informações. Essa é a ideia de ruído humano defendida por Daniel Kahneman, economista comportamental, ganhador do Prêmio Nobel de Ciências Econômicas e um dos autores do livro “Noise: A Flaw in Human Judgment”.

Agregando à sua perspectiva, esse processo de tomada de decisão pode ser bem estressante para o nosso cérebro, que interpreta, analisa e relaciona diversas informações para projetar e classificar diversos cenários, para, enfim, escolher um. Mas nem sempre temos tempo para processar tudo isso.

Então, como tomar decisões sem demandar tanto esforço ou tempo?

PADRONIZANDO A TOMADA DE DECISÃO

Quando buscamos padronizar a tomada de decisão, os algoritmos são muito mais democráticos do que o pensamento humano.

De forma simplificada, os algoritmos são comandos para a realização de X caso Y aconteça. Eles podem variar em sua complexidade, mas os resultados são consistentes – podendo alcançar números impressionantes, como uma consistência de 99,99%.

Entretanto, esses comandos não são perfeitos: não apenas existe sempre uma taxa de erro que deve ser considerada, como os sistemas são criados por seres humanos que reproduzem os seus próprios vieses em suas criações.

Somos perfeitamente capazes de criar sistemas injustos tentando resolver os ruídos das decisões humanas.

DECISÕES AUTOMÁTICAS MAIS JUSTAS E CONFIÁVEIS

Para isso, o processo de treinamento de uma inteligência artificial ou de um algoritmo é fundamental para alcançarmos decisões automáticas mais precisas, padronizadas, eficientes e corretas. No geral, mais justas.

De acordo com Virginia Dignum, líder do grupo de pesquisa em Inteligência Artificial Social e Ética e professora de Ciência da Computação na Universidade de Umeå, é preciso compreender o ambiente no qual os sistemas operam para alcançarmos sistemas de IA justos.

Então, eliminar seus vieses tem muito a ver com oferecer o máximo de informações possíveis, treiná-lo para diferentes cenários e ter um plano de ações para aquela taxa de erro de 0,01%. Parece pouco, mas pode representar milhões de erros em grande escala.

O PODER DA DESCONFIANÇA

Ao assumirmos que nenhum sistema é perfeito, temos a oportunidade de aprimorá-los para torná-los melhores – até mais seguros. Pelo menos, essa é a perspectiva de Ayanna Howard, reitora da Faculdade de Engenharia da Ohio State University, roboticista, empreendedora e educadora.

A única forma de evitar os erros de julgamento é nos preparando para eles. Então, a desconfiança é o primeiro passo.

Outra preocupação deve ser a coleta de informações que respondam às perguntas certas – o que se torna um desafio com o viés da confirmação. Se buscamos informações apenas para confirmar as nossas suspeitas iniciais, não estamos de fato respondendo nada. Estaremos respondendo que 1 + 1 = 3 sem nem perceber.

Por fim, devemos questionar os modelos mentais que usamos para definir, enquadrar e solucionar os problemas, e a forma como reproduzimos isso nos algoritmos. Se o sistema artificial não for confiável, não houve tanto progresso assim.

A longo prazo, podemos até pensarmos em robôs com inteligência emocional para tomarem as decisões difíceis com mais precisão.

Assim, poderemos tornar a inteligência artificial mais confiável, e as decisões mais justas.


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